内容简介

《计量经济学（第3版）》编写延续了前两版的思想，其中：修改后的第10章对面板数据回归中标准误的处理进行了更新，即群集标准误（clustered error）计算方法；第13章中对试验和准试验的处理。直接应用多元回归方法，使倍差回归方法的讨论更加简明；第12章对弱工具变量的讨论进行了更新；引入“可能结果”分析方法分析实验数据；同时还增加了不少专栏内容，更新了原有案例和专栏的数据和结论。

目录

第一篇导论与复习

1经济问题和数据

1.1我们研究的经济问题

1.2因果效应和理想化试验

1.3数据：来源和类型

2概率论复习

2.1随机变量和概率分布

2.2期望值、均值和方差

2.3二维随机变量

2.4正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布

2.5随机抽样和样本均值的分布

2.6抽样分布的大样本近似

附录2.1重要概念2.3中结论的推导

3统计学复习

3.1总体均值的估计

3.2有关总体均值的假设检验

3.3总体均值的置信区间

3.4不同总体的均值比较

3.5基于试验数据的因果效应的均值之差估计

3.6样本容量较小时使用t统计量

3.7散点图、样本协方差和样本相关系数

附录3.1美国当前人口调查

附录3.2Ｙ是μY的最小二乘估计量的两种证明方法

附录3.3样本方差一致性的证明

第二篇回归分析基础

４一元线性回归

4.1线性回归模型

4.2线性回归模型的系数估计

4.3拟合优度

4.4最小二乘假设

4.5OLS估计量的抽样分布

4.6结论

附录4.1加利福尼亚测试成绩数据集

附录4.2OLS估计量的推导

附录4.3OLS估计量的抽样分布

5一元线性回归：假设检验和置信区间

5.1关于某个回归系数的假设检验

5.2回归系数的置信区间

5.3X为二值变量时的回归

5.4异方差和同方差

5.5普通最小二乘的理论基础

5.6样本容量较小时t统计量在回归中的运用

5.7结论

附录5.1OLS的标准误公式

附录5.2Gauss�睲arkov条件和Gauss�睲arkov定理的证明

6多元线性回归

6.1遗漏变量偏差

6.2多元回归模型

6.3多元回归的OLS估计量

6.4多元回归的拟合优度

6.5多元回归的最小二乘假设

6.6多元回归中OLS估计量的分布

6.7多重共线性

6.8结论

附录6.1（6.1）式的推导

附录6.2含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布

附录6.3Frisch�瞁augh定理

7多元回归中的假设检验和置信区间

7.1单个系数的假设检验和置信区间

7.2联合假设的检验

7.3涉及多个系数的单个约束检验

7.4多个系数的置信集

7.5多元回归的模型设定

7.6测试成绩数据集分析

7.7结论

附录7.1联合假设的Bonferroni检验

附录7.2条件均值独立

8非线性回归函数

8.1非线性回归函数的一般建模方法

8.2一元非线性函数

8.3自变量的交互作用

8.4学生/教师比对测试成绩的非线性效应

8.5结论

附录8.1参数非线性的回归函数

附录8.2非线性回归函数的斜率和弹性

9基于多元回归的评估研究

9.1内部和外部有效性

9.2多元回归分析的内部有效性威胁

9.3利用回归进行预测时的内部和外部有效性

9.4实例：测试成绩和班级规模

9.5结论

附录9.1马萨诸塞州的小学测试数据

第三篇回归分析的深入专题

1０面板数据回归

10.1面板数据

10.2具有两个时期的面板数据：“前后”比较

10.3固定效应回归

10.4时间固定效应回归

10.5固定效应回归假设和固定效应回归的标准误

10.6有关酒后驾车的法律规定和交通事故死亡人数

10.7结论

精彩书摘

许多企业和政府的决策取决于我们对周围世界中变量之间关系的认识和理解。这些决策要求我们定量地回答相关的定量问题。

本书研究了来源于当今世界经济活动的若干问题，列举了教育方针、房产抵押贷款中的种族歧视、香烟消费和宏观经济预测这四个问题。

1.1.1问题1：缩小班级规模会提高小学教育质量吗？

一系列关于美国公共教育系统改革的提议引发了热烈的争论。其中大部分提议关心的是小学生教育。小学教育有各种各样的目的，如培养社交能力，但对大多数家长和教育家们而言，其最重要的目的是阅读、写作和初等数学的基础学科学习。一项关于改善这些基础学习最突出的提议是缩小小学的班级规模。理由是班级的学生人数越少，每个学生就能得到老师越多的关注，学习进度也就加快了，学生的学习效率也就提高了，成绩也就进步了。

但是，缩小班级规模对小学教育的影响到底有多大？缩小班级规模需要费用，如需要雇用更多的教师，如果学校可用教室早已达到饱和，那么需要新建更多的教室。决策者必须权衡成本和收益。因此决策者必须对可能的收益有精确的定量的了解。缩小班级规模对小班基础教育的有利影响有多大？是否存在这样一种可能性，即缩小班级规模实际上对初等教育并无影响？

虽然常识和日常经验或许告诉我们学生人数越少时学生能学到的知识会更多，但常识无法精确地告诉我们缩小班级规模究竟对初等教育有多大的影响？为了回答这个问题，我们必须研究有关班级规模和初等教育之间的经验证据，即基于数据的证据。

我们在本书中利用了1998年从加利福尼亚420个学区收集到的数据，来研究班级人数和基础学习之间的关系。在该数据中，小班规模的学区相比大班规模的学区而言，其学生在标准化测试中的表现往往更好些。虽然这个事实和班级规模越小成绩越好的观点相吻合，但这也许只是反映了小班学区的学生在其他方面比大班学区的学生有更多的优势。例如，小班学区的居民往往比大班学区的居民更富有，因此小班学区的学生比大班学区的学生有更多的课外学习机会。可能正是由于这种额外的学习机会而不是较小的班级规模使得他们能取得较好的成绩。在第二篇中，我们将利用多元回归分析分离出班级规模变化和其他一些因素如学生的经济状况等对学习成绩的影响。

1.1.2问题2：住房贷款市场中存在种族歧视吗？

大多数老百姓通过抵押（即由住房价值作抵押担保的一大笔贷款）购买住房。按相关法律规定，美国的主要机构不能出于种族因素决定同意还是拒绝购房者抵押贷款申请，即如果两个申请者除了种族不同外其他方面都相同，则他们的抵押贷款申请被批准的可能性也应该相同。那么从理论上讲，在抵押贷款中不存在种族歧视。

与这个理论结论相反的是，波士顿联邦储备银行的研究员们发现（基于1990年初以来的数据），在申请抵押贷款时，黑人申请者中有28%的人被拒，而白人中只有9%的人被拒。这些数据是否表明事实上在抵押贷款中存在种族歧视？如果存在，这种歧视有多严重？

波士顿联邦储备银行调查数据显示的黑人申请者被拒比例高于白人申请者这一事实本身并不能提供抵押贷款中存在歧视的证据，因为除了他们的种族不同之外，黑人和白人申请者在其他很多方面也有不同。在得出抵押贷款市场中存在种族歧视的结论之前，我们必须进一步研究这些数据，了解除了种族之外在其他方面都相同的申请者被拒的可能性是否存在差异，如果有差异，那么这种差异是大还是小呢。为此我们将在第11章中介绍一种计量经济学方法来解决这个问题，该方法能够在固定申请者的其他特征，特别是他们还款能力的情况下，定量确定种族对获得抵押贷款可能性的影响。

1.1.3问题3：烟草税能在多大程度上减少吸烟？

吸烟是备受全世界关注的主要公共健康问题。而且社会其他成员也要承担吸烟引起的一大部分费用，如照顾那些由于吸烟得病的人的医疗费用和给那些不愿意吸二手烟的非吸烟者造成的无法计量的损失。因为这些费用是由非吸烟者承担的，所以政府有必要进行干预以减少香烟的消费。其中最灵活的手段之一就是提高烟草税。

基础经济理论表明如果香烟价格上升，则香烟需求量会下降。但下降多少呢？若价格上升1%，则香烟销售量会降低百分之多少呢？价格变化1%引起的需求量变化的百分比称为需求价格弹性（price elasticity of demand）。如果我们想通过征税减少一定量的香烟消费，比方说20%，那么我们需要知道其价格弹性，由此来计算为了减少这些香烟需求量，香烟价格必需上升多少。但香烟的需求价格弹性是多少呢？

虽然经济理论提供了有助于回答这个问题的概念，但它没有告诉我们需求价格弹性的具体数值。因此我们必须研究有关吸烟者和潜在吸烟者行为的经验证据来了解弹性；换言之，需要分析关于香烟消费量和价格的数据。

我们研究的数据来自美国各州20世纪80年代和90年代香烟的销售额、价格、税收和个人收入。在这些数据中，低税收因而香烟价格较低的州吸烟率较高，而香烟价格较高的州吸烟率则较低。然而，由于因果关系的双重作用，即一方面低税收导致高消费，另一方面如果州内有大量的烟民，则当地政治家们会试图维持较低的烟草税以取悦这些吸烟的选民，因此对这些数据的分析是复杂的。我们将在第12章中研究处理这种“双向因果关系”的方法并用其估计香烟的需求价格弹性。

1.1.4问题4：明年的通货膨胀率是多少？

人们似乎总是想了解未来。某考虑投资新设备的公司想要知道明年的销售额会怎样？下个月的股票价格会上涨吗，如果是的话，会上涨多少呢？城市明年的税收收入能满足城市公共事业的计划开支吗？下周的微观经济学考试重点是外部性还是垄断？周六是去海边的好日子吗？

明年的整体物价膨胀率是微观经济学家们和金融经济学家们尤其感兴趣的一个方面。某金融专家依据她对明年通货膨胀率的最佳推测以建议她的客户是贷款还是以一定的利率放贷。如美国联邦储备委员会和德国法兰克福的欧洲中央银行的经济学家们要负责将物价膨胀率控制在一定的范围内，则他们要根据对明年通货膨胀率的看法以决定利率。如果认为明年的通货膨胀率会上升一个百分点，则他们会使利率的提高幅度大于一个百分点，以减缓他们认为有过热危险的经济。如果推测错误，则他们会冒不必要的经济衰退或不受欢迎的通货膨胀率突变的风险。

依靠精确数值预测的专家们运用计量经济学模型作出上述预测。预测人员的工作是基于过去预测未来，而计量经济学家们则通过经济理论和统计技术找出历史数据中的数量关系，并由此预测未来。

我们将用美国通货膨胀率和失业率的数据预测通货膨胀率。宏观经济数据中的一个重要经验关系是菲利普斯曲线，即若当前的失业率低则明年的通货膨胀率会上升。我们将在第14章中深入讨论和评估一种基于菲利普斯曲线的通货膨胀率的预测方法。

前言/序言

计量经济学能成为一门使老师和学生都觉得有趣的课程。有关经济、企业和政府的现实世界是一个复杂混乱的地方，充满了需要回答的冲突和问题。例如，是通过颁布严厉的法律还是增加酒类税收对付酒后驾车更有效？你在股票市场上是买入价格相对收入较低的股票，还是遵照股票价格随机游走理论建议的不采取任何行动而只是观望更能赚钱呢？我们是通过减小班级规模，还是只是让我们的孩子每天听十分钟莫扎特音乐来提高小学教育水平呢？计量经济学帮助我们从疯狂的思想中挑选出合理的思想，找出重要定量问题的定量答案。她为我们打开了一扇窗，让我们看到了复杂世界里的人、企业和政府作决策时依据的因素之间的关系。

本教材是专为本科计量经济学设计的入门课程。我们的经验是要在初级课程中注重计量经济学理论与应用的关联性，即令人感兴趣的应用必定会推动理论，而理论必须与应用相匹配。这一简单原理是本教材和老一代计量经济学课本的重大区别。老的课本中的理论模型和假设与应用不匹配，造成某些学生在花费大量时间学习假设后发现这些假设是不现实的，于是他们必须学习与应用不符的这些假设导致的“问题”的“解决方法”，无怪乎他们会对计量经济学的关联性感到疑惑。我们认为最好从具体应用出发引入所需的方法，然后给出与该应用相匹配的一些假设。由于理论与应用直接对应，因此该处理方法使计量经济学变得栩栩如生。

第三版的新内容

● 对面板数据回归中标准误的处理进行了更新。

● 对缺失数据什么情况下、为什么会使回归分析产生问题进行了讨论。

● 采用回归间断设计方法分析准实验问题。

● 对弱工具变量的讨论进行了更新。

● 对控制变量的使用及其解释进行了讨论。控制变量方法以一种核心方法被融入回归分析的发展中。

● 引入“可能结果”分析方法分析实验数据。

● 增加了更多的专栏，用于强调具有一般意义的内容。

● 增加了习题，包括书面习题和实证练习。

第三版的编写延续了前两版的思想，即应用主导理论而不是相反。

第三版的一个本质变化是对面板数据回归中推断的关注（第10章）。在面板数据中，同一个体内的数据通常存在时间相关性。为保证推断正确，必须采用相关性稳健方法计算标准误，本书关于面板数据的一章内容中一开始就采用了这种方法，即群集标准误（clustered error）计算方法。第一篇中回归分析初始内容介绍过异方差稳健标准误的概念，将异方差稳健标准误推广到面板数据便得到群集标准误。最近的研究表明，群集标准误具有一些很好的性质，本书第10章以及修改后的第10章附录中对此进行了讨论。

第三版中另外的一些实质变化是第13章中对试验和准试验的处理。直接应用第二篇中介绍的多元回归方法，使倍差回归方法的讨论更加简明。第13章中讨论的回归间断设计，是处理准试验数据直观而重要的一种分析方法。此外，第13章中还引入了可能结果分析方法，并将这种日益普及的术语与第一篇和第二篇中讨论过的概念联系起来。

这一版中还包含了其他一些显著变化。变化之一是在讨论多元回归时，一开始就以精确而可以理解的方法引入控制变量。第7章讨论了成功引入控制变量的条件：被关注变量的系数却是无偏的，即使控制变量系数通常不是无偏的。其他变化包括第9章对缺失数据的讨论、第8章附录中采用微积分方法处理非线性回归函数的斜率和弹性以及第12章中关于如何处理弱工具变量内容的更新。本版中还增加了强调具有一般意义内容的专栏，更新了一些实证例子并添加了练习。

本书的特色

本教材主要从三个方面区别于其他课本。第一，将现实世界的问题和数据融入理论的发展，并认真对待了实证分析结果中的重大发现。第二，选取的内容反映了现代理论和实践的进展。第三，给出了与应用相匹配的理论和假设。我们的目的是教导学生成为一名老练的计量经济学消费者，并试图在与初级课程相适应的数学水平上做到这一点。

现实世界的问题和数据

我们始终围绕一个需要明确数值答案的重要现实问题安排方法主题。如，我们在学校投入对学校产出效应的估计中讲授了一元回归、多元回归和回归函数形式分析。（在初中，班级越小，学生的考分越高吗？）在分析限制酒后驾车的法律对交通死亡事故的影响中讲授了面板数据方法。我们又在对房屋贷款市场中可能存在的种族歧视的实证应用中讲授了二值因变量回归（logit和probit）。在香烟需求弹性估计中讲授了工具变量估计。虽然这些实例都涉及经济学原理，但只要是学过初等经济学课程的学生都能理解，而且对其中大部分问题的理解无需具备任何经济学专业知识。因此教师可集中讲授计量经济学知识，而不用补习微观经济学或宏观经济学。

我们认真对待了所有的实证应用，向学生展示了他们能从数据中知道什么，同时，我们也注重自我检查并意识到实证分析的局限性。在每个应用中，通过教导学生研究其他的设定形式来评估他们的重大发现是否稳健。实证应用中提出的问题都是很重要的，因此我们给出了严肃的并认为是可靠的答案。我们也鼓励学生和教师提出不同的意见，并邀请他们重新分析数据，相关内容可参见本教材的配套网站（http://www.pearsonhighered.com/stock_watson）。

现代化的主题选取

计量经济学在过去20年内取得了很大的进展。我们这里涵盖的主题反映了现代应用计量经济学中的大部分内容。由于在初级课程中只能讲授这么多，因此集中介绍实践中常用的方法和检验。如：

● 工具变量回归将工具变量回归作为处理包括由遗漏变量和双向因果性在内的许多原因引起的回归误差项和回归变量相关性的一般方法。同时也介绍了有效工具变量的两个假设，即外生性和相关性。然后延伸讨论了工具变量从哪里来的问题，介绍了过度识别约束检验和弱工具变量的诊断，并解释了诊断有问题时该怎么做。

● 项目评估越来越多的计量经济学研究分析随机对照试验或准试验，也称为自然试验。我们在第13章中处理了这些通常统称为项目评估的专题。我们将这种研究方法表述为解决遗漏变量、双向因果性、抽样问题的另一种方法，同时强调了利用试验或准试验数据研究的优势和弱点。

● 预测关于预测的章节（第14章）中考虑了基于时间序列回归而不是大型联立结构方程模型的一元（自回归）和多元预测。我们集中讨论了简单可靠的方法，如自回归，并采用在实践中表现良好的信息准则选取模型。本章的特色也是在建立稳定和可靠的时间序列预测模型背景下提出处理随机趋势（单位根）、单位根检验、结构突变检验（已知和未知时间）和伪样本外推预测的可操作方法。

● 时间序列回归我们非常清楚地区分了两类不同的时间序列回归应用：预测和动态因果效应估计。其中基于时间序列数据的因果推断章节（第15章）对利用包括广义最小二乘法在内的不同估计方法什么时候会得到正确的因果推断，以及什么时候建议采用异方差和自相关一致标准误差的OLS估计动态回归等问题给予了细心关注。

与应用相匹配的理论

虽然从实证应用出发引入计量经济学方法是最好的，但学生必须掌握足够的计量经济学理论才能理解这些方法的优势和局限性。因此本教材给出了新的论述方式，即理论 计量经济学（第3版） 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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